【C++ 真题】P9749 [CSP-J 2023] 公路

P9749 [CSP-J 2023] 公路

题目描述

小苞准备开着车沿着公路自驾。

公路上一共有 nnn 个站点,编号为从 111nnn。其中站点 iii 与站点 i+1i + 1i+1 的距离为 viv_ivi 公里。

公路上每个站点都可以加油,编号为 iii 的站点一升油的价格为 aia_iai 元,且每个站点只出售整数升的油。

小苞想从站点 111 开车到站点 nnn,一开始小苞在站点 111 且车的油箱是空的。已知车的油箱足够大,可以装下任意多的油,且每升油可以让车前进 ddd 公里。问小苞从站点 111 开到站点 nnn,至少要花多少钱加油?

输入格式

输入的第一行包含两个正整数 nnnddd,分别表示公路上站点的数量和车每升油可以前进的距离。

输入的第二行包含 n−1n - 1n1 个正整数 v1,v2…vn−1v_1, v_2\dots v_{n-1}v1,v2vn1,分别表示站点间的距离。

输入的第三行包含 nnn 个正整数 a1,a2…ana_1, a_2 \dots a_na1,a2an,分别表示在不同站点加油的价格。

输出格式

输出一行,仅包含一个正整数,表示从站点 111 开到站点 nnn,小苞至少要花多少钱加油。

输入输出样例 #1

输入 #1

5 4
10 10 10 10
9 8 9 6 5

输出 #1

79

说明/提示

【样例 1 解释】

最优方案下:小苞在站点 111 买了 333 升油,在站点 222 购买了 555 升油,在站点 444 购买了 222 升油。

【样例 2】

见选手目录下的 road/road2.in 与 road/road2.ans。

【数据范围】

对于所有测试数据保证:1≤n≤1051 \leq n \leq 10^51n1051≤d≤1051 \leq d \leq 10^51d1051≤vi≤1051 \leq v_i \leq 10^51vi1051≤ai≤1051 \leq a_i \leq 10^51ai105

测试点n≤n \leqn特殊性质
1∼51\sim 515888
6∼106\sim 1061010310^3103
11∼1311\sim 13111310510^5105A
14∼1614\sim 16141610510^5105B
17∼2017\sim 20172010510^5105
  • 特殊性质 A:站点 111 的油价最低。
  • 特殊性质 B:对于所有 1≤i<n1 \leq i < n1i<nviv_ividdd 的倍数。

题解

一个贪心题

整体思路 : 从第二站开始,向后遍历,每次寻找小于当前最低油价的油价,同时更新最低油价。
每次检查到下一站距离,变成负数即为当前油箱里的油够我跑到下一站,要在我找到的最低油价那一站加够油,让我能跑到这一站找最低油价;
是正数则为当前油箱里的油不够我跑到下一站,要在我找到的最低油价那一站加够油,让我能跑到下一站继续找最低油价。

具体看代码:

#include "bits/stdc++.h"  
using namespace std;
const int N = 1e5+7;
int n, d;
long long a[N], v[N], ans, minn, l = 0;
int main(){
	cin>>n>>d;//站点数量及车每升油前进距离 
	for(int i=2;i<=n;++i) cin>>v[i];//到下一站点间隔距离 
	for(int i=1;i<=n;++i) cin>>a[i];//每一站油价 
	minn = a[1];//一开始,第一站油最便宜
	for(int i=2;i<=n;++i){
		if(v[i] < 0){//跑到了下一站点 
			v[i+1] += v[i];//更新 到下一站的距离
		}else{
			l = v[i]/d;
			if(v[i]%d > 0) l++;//要加整数的油
			v[i+1] -= (l*d - v[i]);//更新 到下一站的距离 
			ans += minn*l;
		}
		minn = min(minn, a[i]);//更新最低油价 
	} 
	cout<<ans<<endl; 
	return 0;
}
### CSP-J 2023 公路试题解析 #### 题目概述 CSP-J 2023 的复赛中,“公路”是一道经典的优化类问题,主要涉及油料消耗和价格优化。该题目要求选手在有限资源下寻找最优路径规划方案,考验了参赛者的算法设计能力和逻辑思维水平[^1]。 #### 贪心算法的应用 为了高效解决问题,可以采用贪心算法作为核心思路。具体而言,在每一步决策时都选择当前局部最优解,最终达到全局最优的效果。例如,在加油站点的选择上,优先考虑油价较低的位置补充燃料,以此降低整体成本并满足行驶需求。 #### 特殊性质利用 当面对难以直接求解的情形时,可尝试借助题目给出的数据范围或其他隐含条件进行简化操作。比如枚举 [-2000, 2000] 区间内的所有可能值来验证是否存在符合条件的结果,并从中选取最大值作为答案之一;这种方法虽然效率不高但能获得部分分数支持[^3]。 #### 二分法实现 另一种有效的方法是通过二分查找技术缩小目标区间直至逼近真实解。在此基础上调整参数设置使得计算过程更加精确可控。特别注意的是由于实际场景下的时间变量通常为整数或者固定间隔变化因此应该对相应数值做适当转换后再执行迭代运算直到满足精度要求为止最后再还原回原始单位表示形式即可得出最终结论[^4]。 以下是基于上述原理编写的 Python 实现代码: ```python def solve_road_problem(stations, fuel_capacity): n = len(stations) dp = [float('inf')] * (n + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, n + 1): distance = stations[i - 1][0] price = stations[i - 1][1] # 寻找最近的加油站 j ,其中 j 到 i 的距离不超过 fuel_capacity max_j = -1 min_price = float('inf') for j in range(i - 1, -1, -1): if distance - stations[j][0] <= fuel_capacity and stations[j][1] < min_price: min_price = stations[j][1] max_j = j if max_j != -1: dp[i] = min(dp[i], dp[max_j] + (distance - stations[max_j][0]) * min_price) return dp[n] # 测试数据 stations = [(0, 5), (100, 4), (200, 3)] fuel_capacity = 150 result = solve_road_problem(stations, fuel_capacity) print(result) ``` 此段代码定义了一个函数 `solve_road_problem` 接受两个参数分别是沿途各处加满一次汽油所能跑的最大公里数列表以及车辆单次充满油箱后最多可行进的距离限制然后返回完成整个旅程所需的最低总费用金额。 #### 输出格式说明 根据题目描述如果存在合法解答则需打印较大的那个实根反之输出字符串 "NO"[^5]. ---
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